什么是数字化工厂？建设数字化工厂组装还是重构PLM、ERP、MES、WMS等系统？

数字化工厂：构建未来智能制造新时代


引言

随着数字技术5G、大数据、边缘计算、云计算、人工智能、物联网的飞速发展，数字化、智能化改造已经成为企业的重要战略。数字化工厂作为智能制造的核心，代表了未来工业生产的一种新趋势和新模式，它将生产线和生产设备连接起来，实现高效、自动化、智能化、自适应的制造流程，通过数据实时感知、存储、分析与决策控制，提升生产效率、降低成本，确保产品高质量、增进客户满意度，从而创造核心价值。本文探讨了数字化工厂的定义、关键技术及其实现策略，并通过深入分析存在的问题与挑战，提出数字化工厂对传统PLM、ERP、MES、WMS等业务系统的影响和变革方向。

数字化工厂的核心与应用场景




数字化工厂DF（Digital Factory，DF）是融合了数字技术、大数据、人工智能、物联网等先进技术的制造体系，是高效、自动化、智能化、自适应的先进制造模式。通过数字化工厂的核心技术应用及集成，构建满足设计、生产、质量、物流、环保等全链条的智能制造创新平台。

PLM系统（Product Lifecycle Management）：部署在整个产品生命周期管理，涉及从设计开发、制造销售，到维护阶段的协调和管理，化繁为简，全程支持数据的有序流转。

ERP系统（Enterprise Resource Planning）：作为整合企业多方面业务流程的综合管理平台，ERP系统实现了销售、采购、生产、物流、财务等环节间的高效协作。

MOM系统（Manufacturing Operations Management）：主要针对制造业管理，实现了生产管理、过程控制、设备管理、人机交互以及数据分析的全面监控与优化。

WMS系统（Warehouse Management System）：负责仓储管理，通过数字化技术实现更精确的库存管理、高效的物流运输以及快速订单处理，有效提升供应链效率。

DCS系统（Distributed Control System）：连接现场控制设备，通过分布式控制系统实现生产过程的实时监控和自动化控制。

数字化工厂的技术应用

数字化建设与仿真实验：在产品设计、生产规划与生产执行中，应用数字化建模、虚拟仿真、虚拟/增强现实等技术，实现100%的生产工艺数据验证，大大提高设计质量和响应速度。

立体管理与精准监控：采用三维结构模型、数字化控制与管理等方法，优化车间规划与改善、生产运行、工艺执行、库存物流、质量控制与设施维护等六大主要业务活动，实现对生产过程中六大关键因素的高效监控与管理。

数字化工厂的自适应与智能化

智能化工厂的核心特点在于通过数据周期反映出外界环境的变化及系统自适应能力。这一模式下，业务与数据间的界限模糊，呈现出一种“你中有我，我中有你”的复杂网状关系，实质上实现了从信息传递的单一路径走向实时计算与反馈的桥联网络。

面对挑战与变革方向

数据孤岛与信息瓶颈：传统业务系统间存在数据孤岛、协同路径冗长及依赖于严格的流程控制问题，是数字化工厂实现全面集成的核心挑战。

解构与重建：通过将数据全面集成与统一存储于数据中台，解构传统业务系统核心模块和非核心模块，融合关键共有环节与高协同性应用，提升系统集成度与智能化水平。

应用实例与实施难点：通过“数据中台”实现业务系统的统一架构，搭建智能决策与控制执行体系，横向结合低代码平台的承载与落地运营，克服解构、重建实质实施中的难点与挑战。